張 晗，趙小敏，匡麗花，郭 熙，李偉峰，歐陽(yáng)真程，黃 聰，汪曉燕，葉英聰

(1.江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 江西省鄱陽(yáng)湖流域農(nóng)業(yè)資源與生態(tài)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/南方糧油作物協(xié)同創(chuàng)新中心，江西 南昌 330045； 2.江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 國(guó)土資源與環(huán)境學(xué)院，江西 南昌 330045； 3.江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 土地科學(xué)研究所，江西 南昌 330045； 4.南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 公共管理學(xué)院，江蘇 南京 210095)

基于空間自相關(guān)的耕地質(zhì)量空間分布特征研究
——以江西省南昌縣為例

張 晗1，2，3，趙小敏1，3，4，*，匡麗花4，郭 熙1，2，3，李偉峰1，2，歐陽(yáng)真程1，2，黃 聰1，2，汪曉燕1，2，葉英聰1，2

(1.江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 江西省鄱陽(yáng)湖流域農(nóng)業(yè)資源與生態(tài)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/南方糧油作物協(xié)同創(chuàng)新中心，江西 南昌 330045； 2.江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 國(guó)土資源與環(huán)境學(xué)院，江西 南昌 330045； 3.江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 土地科學(xué)研究所，江西 南昌 330045； 4.南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 公共管理學(xué)院，江蘇 南京 210095)

為了掌握與分析耕地質(zhì)量空間分布特征，加強(qiáng)耕地質(zhì)量建設(shè)，完善耕地保護(hù)新格局，基于加權(quán)平均法、集中度指數(shù)、分形維數(shù)和空間自相關(guān)分析法，以耕地質(zhì)量等別監(jiān)測(cè)試點(diǎn)縣——南昌縣為研究區(qū)，引入國(guó)家自然等指數(shù)、利用等指數(shù)和經(jīng)濟(jì)等指數(shù)為空間變量，以耕地圖斑為空間單元進(jìn)行空間自相關(guān)分析，從縣級(jí)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)尺度上探討耕地質(zhì)量的空間差異特征。結(jié)果表明，南昌縣耕地質(zhì)量呈現(xiàn)出西南高東北低的空間分布規(guī)律，耕地質(zhì)量等指數(shù)Moran’sI值表現(xiàn)為自然等指數(shù)>經(jīng)濟(jì)等指數(shù)>利用等指數(shù)。不同空間尺度下，耕地質(zhì)量指數(shù)具有不同的空間關(guān)聯(lián)度，自然等指數(shù)受空間尺度的影響最大，經(jīng)濟(jì)等指數(shù)其次，利用等指數(shù)最小。正相關(guān)HH型和LL型耕地以組團(tuán)形式聚集分布，負(fù)相關(guān)HL型和LH型耕地則多以零星狀分布。綜合考慮南昌縣耕地質(zhì)量空間自相關(guān)類(lèi)型，將耕地劃分為常規(guī)監(jiān)測(cè)區(qū)、綜合監(jiān)測(cè)區(qū)和重點(diǎn)監(jiān)測(cè)區(qū)3個(gè)監(jiān)測(cè)分區(qū)。研究結(jié)果可為區(qū)域耕地質(zhì)量監(jiān)測(cè)、主導(dǎo)限制型譜序、耕地保護(hù)與管理分區(qū)和空間優(yōu)化布局等提供借鑒參考。

耕地質(zhì)量；空間分布；空間自相關(guān)；監(jiān)測(cè)分區(qū)；南昌縣

耕地是土地資源中不可或缺的自然資源和最寶貴的生產(chǎn)資料，是糧食生產(chǎn)的載體。耕地質(zhì)量與國(guó)家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)安全、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全和生態(tài)文明建設(shè)密切相關(guān)，是重要的生產(chǎn)、生活、生態(tài)空間，也是促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的核心保障與物質(zhì)基礎(chǔ)。當(dāng)前，我國(guó)耕地質(zhì)量總體上呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，中低產(chǎn)田的耕地面積占耕地總面積的2/3以上，且大部分耕地存在限制性因素[1]。為提高耕地質(zhì)量，加強(qiáng)耕地質(zhì)量建設(shè)、管理和保護(hù)工作，“十三五”規(guī)劃提出了“藏糧于地，藏糧于技”戰(zhàn)略，要像保護(hù)大熊貓一樣保護(hù)耕地，著力加強(qiáng)全國(guó)耕地?cái)?shù)量、質(zhì)量和生態(tài)“三位一體”管護(hù)制度，農(nóng)業(yè)部也相繼出臺(tái)了《農(nóng)用地質(zhì)量分等規(guī)程》(GB /T 28407—2012)、《耕地質(zhì)量等級(jí)》(GB /T 33469—2016)等相關(guān)規(guī)程。

近年來(lái)，為加快推進(jìn)耕地質(zhì)量提升與保護(hù)，健全耕地補(bǔ)償保護(hù)機(jī)制，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在耕地質(zhì)量和等別提升等方面做了諸多探索和研究，基于農(nóng)用地分等成果的耕地質(zhì)量監(jiān)測(cè)與保護(hù)分區(qū)成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一[2-5]。目前，國(guó)內(nèi)外耕地質(zhì)量的相關(guān)研究主要集中在耕地質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)[6-7]、評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取[8]、監(jiān)測(cè)體系的建立[9]、監(jiān)測(cè)樣點(diǎn)的布設(shè)[10]、耕地質(zhì)量動(dòng)態(tài)變化與預(yù)警[11]、中低產(chǎn)田的質(zhì)量改良[12-13]及耕地質(zhì)量的空間分布格局[14-15]等方面，研究尺度多為國(guó)家、省級(jí)宏觀尺度，或市級(jí)、縣級(jí)、流域等中觀尺度[16-17]，研究方法以經(jīng)典統(tǒng)計(jì)分析法、GIS空間分析技術(shù)、地統(tǒng)計(jì)學(xué)和綜合統(tǒng)計(jì)法等為主[18]?？傮w而言，國(guó)內(nèi)耕地質(zhì)量監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)研究體系已初步建立且日趨完善，研究成果極大地豐富了耕地質(zhì)量的內(nèi)涵，為耕地質(zhì)量的空間優(yōu)化布局提供了理論基礎(chǔ)和科學(xué)依據(jù)。一般地，較大尺度的空間分析容易掩蓋耕地質(zhì)量的空間格局演變規(guī)律，而當(dāng)前耕地質(zhì)量空間分布的研究尺度多以宏觀和中觀為主，未能全面地從微觀尺度，如鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)、村級(jí)單元考慮研究區(qū)耕地質(zhì)量自然屬性、利用屬性和社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性的空間異質(zhì)性。耕地質(zhì)量常受到地形地貌、氣候、耕作制度等自然條件和耕地利用方式、投入管理水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件的影響，而傳統(tǒng)的研究方法鮮從空間關(guān)聯(lián)角度定量地研究耕地質(zhì)量的空間格局與變化特征?；诖?，選取江西省南昌縣為研究區(qū)，以2015年為研究時(shí)點(diǎn)，以耕地質(zhì)量指數(shù)(國(guó)家自然等指數(shù)、利用等指數(shù)和經(jīng)濟(jì)等指數(shù))為空間變量，運(yùn)用加權(quán)平均法、集中度指數(shù)、分形維數(shù)和空間自相關(guān)等多維研究方法，從縣級(jí)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)中、微觀層面上定量研究南昌縣耕地質(zhì)量的空間集聚和差異性特征，以期為江西省乃至全國(guó)的耕地質(zhì)量監(jiān)測(cè)、耕地保護(hù)與管理分區(qū)、耕地質(zhì)量提升和空間優(yōu)化布局等提供借鑒參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

南昌縣坐落于江西省中部偏北，贛江、撫河下游，鄱陽(yáng)湖之濱，28°16′～28°58′N(xiāo)、115°49′～116°19′E之間，屬于鄱陽(yáng)湖平原地區(qū)。全縣地勢(shì)南高北低，呈緩慢傾斜狀，東北為湖濱平原，中部為平原和帶狀、壟崗狀局部低丘，西南部為低、殘丘和近河的沖積平原，全境平均海拔高度25 m。南昌縣位于亞熱帶濕潤(rùn)氣候帶，年均氣溫17.8 ℃，年均降水量1 662.5 mm，年均日照時(shí)數(shù)1 603.4 h，年均霜期89 d。境內(nèi)水系發(fā)達(dá)，贛江、撫河、清豐山河穿過(guò)境內(nèi)，平均入境徑流量約870億m3。南昌縣土壤肥沃，有8個(gè)土類(lèi)13個(gè)亞類(lèi)33個(gè)土屬72個(gè)土種，水稻土是當(dāng)?shù)刂饕霓r(nóng)業(yè)土壤，紅壤為域內(nèi)典型的地帶性土壤。

南昌縣轄區(qū)面積181 070.10 hm2，2015年耕地面積87 050.62 hm2，其中水田80 972.52 hm2，水澆地3 724.77 hm2，旱地2 353.33 hm2。南昌縣下轄11個(gè)鎮(zhèn)、7個(gè)鄉(xiāng)，擁有2個(gè)農(nóng)墾場(chǎng)和1個(gè)國(guó)家級(jí)開(kāi)發(fā)區(qū)(小藍(lán)經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)區(qū))，264個(gè)村委會(huì)和71個(gè)居委會(huì)及社區(qū)。南昌縣位于我國(guó)長(zhǎng)江中游平原農(nóng)業(yè)水產(chǎn)區(qū)，是典型的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大縣和我國(guó)中部地區(qū)的糧食主產(chǎn)區(qū)，素有“魚(yú)米之鄉(xiāng)”和“江南糧倉(cāng)”之美譽(yù)。南昌縣作為國(guó)土資源部耕地質(zhì)量監(jiān)測(cè)試點(diǎn)縣，研究該區(qū)域耕地質(zhì)量的空間分布具有典型性和代表性。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本研究所采用的數(shù)據(jù)來(lái)源于2014年南昌縣國(guó)土局和農(nóng)業(yè)局等。研究區(qū)所用數(shù)據(jù)包括：(1)自然條件資料，包括土壤普查、水文地質(zhì)調(diào)查數(shù)據(jù)，植被，地形地貌，農(nóng)田水利設(shè)施建設(shè)情況，氣候統(tǒng)計(jì)，標(biāo)準(zhǔn)耕作制度，自然災(zāi)害與災(zāi)情分析等；(2)社會(huì)經(jīng)濟(jì)資料，包括南昌縣農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)、耕地生產(chǎn)投入與管理水平、南昌縣統(tǒng)計(jì)年鑒等；(3)基礎(chǔ)圖件資料，包括2013年土地利用變更數(shù)據(jù)(圖)、土地利用總體規(guī)劃圖、第二次土壤普查圖、行政區(qū)劃圖、地形地貌圖、土壤質(zhì)地圖、有效土層厚度圖、灌排圖和空間分辨率為30 m的DEM圖等；(4)數(shù)據(jù)庫(kù)資料，包括2013年南昌縣耕地質(zhì)量等別更新數(shù)據(jù)，第二次土地資源調(diào)查成果，土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)庫(kù)，農(nóng)用地分等數(shù)據(jù)庫(kù)和耕地地力評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)等。

本文基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理和監(jiān)測(cè)方法主要參照《耕地質(zhì)量等級(jí)》和《農(nóng)用地質(zhì)量分等規(guī)程》里提供的方法及思路，對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)整理，計(jì)算研究區(qū)耕地圖斑的國(guó)家自然質(zhì)量等指數(shù)、利用等指數(shù)和經(jīng)濟(jì)等指數(shù)，并基于ArcGIS 10.3平臺(tái)，采用Identity analysis對(duì)耕地圖斑、縣級(jí)分等單元和行政界線(xiàn)等基礎(chǔ)矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加分析，構(gòu)建南昌縣耕地質(zhì)量監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系，最終形成江西省南昌縣2015年耕地質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)。

1.3 研究方法

1.3.1 耕地質(zhì)量等別面積加權(quán)平均法

耕地面積和等別屬性是耕地的重要屬性，耕地質(zhì)量等別面積加權(quán)平均法可以分析研究區(qū)耕地質(zhì)量總體平均水平及空間分異規(guī)律。本文采用國(guó)家級(jí)自然等別、利用等別和經(jīng)濟(jì)等別與圖斑面積進(jìn)行加權(quán)平均，以研究南昌縣耕地自然質(zhì)量、利用質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)質(zhì)量總體狀況。加權(quán)國(guó)家等別越低，代表耕地質(zhì)量越高，反之，則越低。加權(quán)國(guó)家等別計(jì)算公式如下：

(1)

式(1)中：E為研究區(qū)耕地質(zhì)量國(guó)家等別平均值；i為國(guó)家等別；imax為國(guó)家等別最大值；imin為國(guó)家等別最小值；Fi為第i等耕地面積；S為研究區(qū)耕地總面積。

1.3.2 耕地集中度指數(shù)

耕地集中度指數(shù)(G)是耕地在空間地域上集中程度的測(cè)度指標(biāo)，數(shù)值越接近100，表明耕地在空間地域上分布越集中于某一或幾個(gè)區(qū)域，反之，則越分散。耕地集中指數(shù)計(jì)算模型如下：

(2)

式(2)中：G為耕地集中度指數(shù)；xi為研究區(qū)第i個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的耕地分布面積；T為研究區(qū)耕地總面積；n為研究區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)個(gè)數(shù)。

1.3.3 分形維數(shù)

分形維數(shù)(fractal dimension)表征了各個(gè)組成部分的形態(tài)以某種方式與整體的自相似性和標(biāo)度不變性。耕地斑塊受到自然環(huán)境與空間異質(zhì)性的影響，在空間上以景觀的形式鑲嵌分布，是一種典型的自然幾何體。因此，常借用景觀生態(tài)學(xué)的斑塊分形維數(shù)來(lái)描述田塊的規(guī)整程度，其理論范圍在[1.0，2.0]之間，分形維數(shù)越高，耕地斑塊越復(fù)雜、越破碎，越不利于機(jī)械化；分形維數(shù)越小，耕地斑塊越規(guī)整，越有利開(kāi)展規(guī)?；a(chǎn)和土地綜合整治。耕地分形維數(shù)模型如下：

(3)

式(3)中：FD為田塊規(guī)整度；P為地塊周長(zhǎng)；A為地塊面積。

1.3.4 空間自相關(guān)

空間權(quán)重是進(jìn)行空間自相關(guān)分析的前提和基礎(chǔ)?？臻g位置的相鄰關(guān)系可分為鄰接關(guān)系、距離關(guān)系和最近K點(diǎn)關(guān)系3類(lèi)。通過(guò)對(duì)研究區(qū)域耕地圖斑的空間鄰接性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)以耕地圖斑為空間單元的空間分布較為均質(zhì)，且絕大多數(shù)有相鄰的耕地圖斑，符合K點(diǎn)關(guān)系。經(jīng)過(guò)多次試算和對(duì)照分析，當(dāng)研究區(qū)域內(nèi)各空間單元都擁有3個(gè)相同的相鄰個(gè)數(shù)(K=3)時(shí)，可降低耕地質(zhì)量的空間內(nèi)部差異，空間自相關(guān)模型擬合效果最優(yōu)。

Moran’sI指數(shù)是空間自相關(guān)指標(biāo)集聚程度的基本測(cè)度，在耕地質(zhì)量空間集聚特征研究方面，Moran’sI統(tǒng)計(jì)量一般可分為全局空間自相關(guān)(global Moran’ sI)和局部空間自相關(guān)(local Moran’sI)。

Global Moran’ sI指數(shù)可以全面測(cè)度區(qū)域空間要素屬性值聚合或離散的程度?；贏rcGIS 10.3和GeoDa軟件平臺(tái)，運(yùn)用全局Moran’sI指數(shù)驗(yàn)證南昌縣和下轄各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的耕地質(zhì)量指數(shù)的空間依賴(lài)程度。全局Moran’sI指數(shù)取值范圍為[-1，1]，I>0表示空間正相關(guān)，研究對(duì)象趨于空間聚合特征；I<0表示空間負(fù)相關(guān)，研究對(duì)象趨于空間離散特征；I=0表示研究對(duì)象隨機(jī)分布。一般用Z值進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，當(dāng)Zscore>2.58或Zscore<-2.58(α=0.01)時(shí)，表明耕地質(zhì)量在空間上存在顯著的空間自相關(guān)性。全局空間自相關(guān)模型如下：

(4)

(5)

局部Moran’sI指數(shù)用于對(duì)整個(gè)區(qū)域耕地分布的空間自相關(guān)程度進(jìn)行描述，能以圖形的形式直觀地展現(xiàn)研究區(qū)耕地質(zhì)量的空間集聚狀況。以南昌縣耕地圖斑為空間單元，從縣級(jí)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)尺度上對(duì)耕地質(zhì)量指數(shù)進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析，采用耕地質(zhì)量指數(shù)LISA集聚圖分析南昌縣耕地質(zhì)量集聚或離散的空間位置。耕地質(zhì)量指數(shù)按HH(高-高型)、LL(低-低型)、HL(高-低型)、LH(低-高型)、NN(非顯著相關(guān)型)劃分為5種類(lèi)型，其中，HH型和LL型為正相關(guān)類(lèi)型，表示耕地質(zhì)量空間聚合程度較高，LH型和HL型為負(fù)相關(guān)類(lèi)型，表示耕地質(zhì)量空間結(jié)構(gòu)呈離散特性，NN為非顯著相關(guān)型，表示耕地質(zhì)量無(wú)明顯的集合或離散特性。局部空間自相關(guān)計(jì)算模型如下：

(6)

式(6)中相關(guān)變量的含義同式(4)。

2 結(jié)果與分析

2.1 耕地質(zhì)量空間分布特征

耕地質(zhì)量等別反映土壤本身的生產(chǎn)潛力水平，與土壤理化性質(zhì)、農(nóng)田基本建設(shè)條件、光溫(氣候)生產(chǎn)潛力、耕地投入管理水平等自然和社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件密切相關(guān)。采用等別面積加權(quán)平均法得到南昌縣的國(guó)家平均自然等、平均利用等和平均經(jīng)濟(jì)等分布(表1)。2015年南昌縣耕地國(guó)家自然等別在8～12等之間，平均為9.08等，高于9.08等的面積合計(jì)占83.80%；國(guó)家利用等在3～12等之間，平均為6.07等，高于6.07等的面積合計(jì)占92.51%；國(guó)家經(jīng)濟(jì)等在3～13等之間，平均為5.06等，高于5.06等的面積合計(jì)占39.44%。整體來(lái)看，南昌縣耕地自然質(zhì)量和利用質(zhì)量較好，經(jīng)濟(jì)質(zhì)量相對(duì)較低。

無(wú)論是耕地自然質(zhì)量、利用質(zhì)量還是經(jīng)濟(jì)質(zhì)量，南昌縣2015年大部分區(qū)域都高于國(guó)家平均水平，耕地質(zhì)量整體較優(yōu)，但受到地形、耕地利用方式和社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平等的影響，南昌縣耕地質(zhì)量分布存在著較大的差異。南昌縣地處平原地區(qū)，地勢(shì)平坦，自然條件優(yōu)越，縣域內(nèi)大部分地區(qū)自然質(zhì)量都較高，在空間分布上整體呈現(xiàn)由西南向東北遞減的趨勢(shì)(圖1)；利用質(zhì)量較高的區(qū)域主要分布在縣域的西南部、中南部和東部地區(qū)，這3個(gè)區(qū)域耕地生產(chǎn)與投入、農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施狀況以及田間管理技術(shù)等方面的社會(huì)利用條件較好，耕作半徑較短，且北部田塊較為規(guī)整，利于機(jī)械化耕作，整體上東北部利用水平略高于南部；經(jīng)濟(jì)質(zhì)量與自然質(zhì)量、利用質(zhì)量空間分布特征大體一致，經(jīng)濟(jì)水平較高的區(qū)域主要集中在西南部、中南部和西北部，這3個(gè)區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平相對(duì)較高，耕地產(chǎn)出與經(jīng)濟(jì)效益較大。

從耕地面積分布來(lái)看，南昌縣耕地主要集中在北部的南新鄉(xiāng)、蔣巷鎮(zhèn)和塘南鎮(zhèn)，東部的涇口鄉(xiāng)和幽蘭鎮(zhèn)，西南部的向塘鎮(zhèn)、廣福鎮(zhèn)等。經(jīng)測(cè)算，以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為空間單元統(tǒng)計(jì)的南昌縣域耕地集中度指數(shù)為20.31。如圖2所示，以行政村為單元的南昌縣耕地集中度指數(shù)呈現(xiàn)出“南北高、中部低”的特征，其中以蔣巷鎮(zhèn)的耕地集中度指數(shù)最高，其次為塘南鎮(zhèn)、涇口鄉(xiāng)、向塘鎮(zhèn)等，蓮塘鎮(zhèn)最低，一半以上的鄉(xiāng)鎮(zhèn)耕地集中度指數(shù)高于南昌縣耕地集中度指數(shù)，高值區(qū)集中在西南部、中部和東北部地區(qū)，表明南昌縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)耕地分布整體上較為集聚，但也存在較大的空間差異。

2.2 耕地質(zhì)量空間自相關(guān)分析

2.2.1 全局空間自相關(guān)分析

從表2可知，在縣域尺度下，耕地質(zhì)量的自然等指數(shù)、利用等指數(shù)和經(jīng)濟(jì)等指數(shù)的全局Moran’sI值均>0.2，Zscore值均>2.58，通過(guò)α=0.01水平下的顯著性檢驗(yàn)。從耕地質(zhì)量等指數(shù)全局Moran’sI值來(lái)看，耕地的國(guó)家自然等指數(shù)>國(guó)家經(jīng)濟(jì)等指數(shù)>國(guó)家利用等指數(shù)，表明南昌縣耕地自然質(zhì)量所表現(xiàn)出的空間正相關(guān)集聚特性相對(duì)最強(qiáng)，其空間變異性相對(duì)最弱，而利用質(zhì)量所表現(xiàn)出的空間正相關(guān)集聚特性相對(duì)最弱。

表1 南昌縣耕地質(zhì)量等別面積分布

Table 1 Area distribution of cultivated land quality grade in Nanchang County hm2

NG，國(guó)家自然等別；UG，國(guó)家利用等別；EG，國(guó)家經(jīng)濟(jì)等別。下同。

NG， Natural grade; UG， Use grade; EG， Economical grade. The same as below.

圖1 南昌縣耕地質(zhì)量等別分布圖Fig.1 Distribution of cultivated land quality grade in Nanchang County

圖2 南昌縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)耕地集中度指數(shù)雷達(dá)圖Fig.2 Radar chart for degree index of concentration of cultivated land in Nanchang County

為了更直觀地反映鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)與縣級(jí)水平的耕地質(zhì)量指數(shù)全局Moran’sI值變化特征，以21個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)耕地圖斑為空間單元，計(jì)算各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的全局Moran’s I值(表3、圖3)?？梢钥闯?，鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)耕地國(guó)家自然等指數(shù)、經(jīng)濟(jì)等指數(shù)和利用等指數(shù)全局Moran’sI值的平均值低于縣級(jí)水平的全局Moran’sI值；但鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)水平下，耕地質(zhì)量3類(lèi)指數(shù)的全局Moran’sI值在內(nèi)部層面之間相差較大。對(duì)比縣級(jí)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)尺度耕地質(zhì)量3類(lèi)指數(shù)的全局Moran’sI值，兩者在數(shù)值上存在較大差距：國(guó)家自然等指數(shù)的全局Moran’sI值受空間尺度的影響最大，縣級(jí)與鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)水平全局Moran’sI值變幅達(dá)到0.1，國(guó)家經(jīng)濟(jì)等指數(shù)其次，達(dá)0.09，國(guó)家利用等指數(shù)受影響最小，變幅僅0.06。21個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)中：自然等指數(shù)全局Moran’sI值最高的為廣福鎮(zhèn)，達(dá)0.77，最低的為將軍洲農(nóng)場(chǎng)，僅0.11；利用等指數(shù)全局Moran’sI值最高的為三江鎮(zhèn)，達(dá)0.35，最低的為東新鄉(xiāng)、向塘鎮(zhèn)、蔣巷鎮(zhèn)和麻丘鎮(zhèn)，僅0.10；經(jīng)濟(jì)等指數(shù)全局Moran’sI值最高的為涇口鄉(xiāng)，達(dá)0.38，最低的為蔣巷鎮(zhèn)和麻丘鎮(zhèn)，僅0.10。在空間分布上，耕地質(zhì)量3類(lèi)指數(shù)全局Moran’sI值大致呈現(xiàn)出西南高東北低的空間格局，國(guó)家自然等指數(shù)全局Moran’sI值的高值區(qū)明顯要多于利用等和經(jīng)濟(jì)等指數(shù)。

表2 南昌縣耕地質(zhì)量全局Moran’sI值

Table 2 Global Moran’s I value of land quality index in Nanchang County

耕地質(zhì)量指數(shù)LandqualityindexMoransIZscoreNG0.4240.35UG0.2126.38EG0.2818.19

圖3 南昌縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)耕地質(zhì)量指數(shù)全局Moran’s I值空間分布Fig.3 Spatial distribution of global Moran’s I value of land quality index in Nanchang County

2015年南昌縣耕地斑塊分形維數(shù)平均值為1.063 2(表3)，其中，田塊規(guī)整度高于全縣平均水平(即分形維數(shù)<1.063 2)的有12個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，低于全縣水平的有9個(gè)，各鄉(xiāng)鎮(zhèn)耕地分形維數(shù)均在1.0～1.1之間，說(shuō)明南昌縣耕地要素處于穩(wěn)定狀態(tài)，田塊規(guī)整度較高，形狀趨于正方形。從地理分布上來(lái)看，南昌縣耕地的田塊規(guī)整度整體呈現(xiàn)出由東北向西南遞減的趨勢(shì)，最小值出現(xiàn)在五星墾殖場(chǎng)，分形維數(shù)為1.048 1，最大值分布在武陽(yáng)鎮(zhèn)，分形維數(shù)為1.083 7。

2.2.2 耕地質(zhì)量局部空間自相關(guān)分析

局部空間自相關(guān)可以借助LISA集聚圖直觀地反映出南昌縣耕地質(zhì)量集聚或離散的空間位置。以南昌縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)耕地質(zhì)量指數(shù)為空間單元進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析，在99%的置信度水平下，統(tǒng)計(jì)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的LISA集聚或離散類(lèi)型，結(jié)果顯示，南昌縣大部分地區(qū)耕地質(zhì)量3類(lèi)指數(shù)在空間分布上均表現(xiàn)為非顯著型。

表3 南昌縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)耕地質(zhì)量指數(shù)全局Moran’sI值及分形維數(shù)

Table 3 Global Moran’sIvalue of land quality index and fractal dimension in Nanchang County

鄉(xiāng)鎮(zhèn)Township分形維數(shù)Fractaldimension耕地質(zhì)量全局MoransI指數(shù)GlobalMoransIvalueoflandqualityindexNGUGEG三江鎮(zhèn)Sanjiang1.06790.570.350.34東新鄉(xiāng)Dongxin1.05910.130.100.18八一鄉(xiāng)Bayi1.06260.200.130.22岡上鎮(zhèn)Gangshang1.06530.650.170.23南新鄉(xiāng)Nanxin1.05890.250.120.13向塘鎮(zhèn)Xiangtang1.06680.340.100.11塔城鄉(xiāng)Tacheng1.07470.140.130.13塘南鎮(zhèn)Tangnan1.05790.310.150.20富山鄉(xiāng)Fushan1.05900.470.230.30幽蘭鎮(zhèn)Youlan1.08040.270.160.30廣福鎮(zhèn)Guangfu1.05950.770.160.23武陽(yáng)鎮(zhèn)Wuyang1.08370.180.130.13昌東鎮(zhèn)Changdong1.06530.290.130.13蓮塘鎮(zhèn)Liantang1.05400.170.140.12蔣巷鎮(zhèn)Jiangxiang1.05610.220.100.10涇口鄉(xiāng)Jingkou1.06160.430.130.38麻丘鎮(zhèn)Maqiu1.06990.150.100.10黃馬鄉(xiāng)Huangma1.06790.340.110.15五星墾殖場(chǎng)Wuxing1.04810.120.180.11小藍(lán)經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)區(qū)Xiaolandevelopmentzone1.05790.660.150.25將軍洲農(nóng)場(chǎng)Jiangjunzhou1.05140.110.210.16

國(guó)家自然等指數(shù)HH型以組團(tuán)狀形式聚集在中部撫河平原以及西南部的贛撫總干沖積平原區(qū)域(圖4)，主要包括三江鎮(zhèn)大部，廣福鎮(zhèn)、八一鄉(xiāng)北部，向塘鎮(zhèn)、岡上鎮(zhèn)、武陽(yáng)鎮(zhèn)、麻丘鎮(zhèn)南部，塘南鎮(zhèn)中部等，這些地區(qū)地處贛江和撫河的沖積平原，地勢(shì)平坦，土壤肥沃，排灌設(shè)施完善，離水源地近，交通便利，耕作自然條件優(yōu)越，自然質(zhì)量相對(duì)較高；LL型以團(tuán)狀形式聚集在將軍洲農(nóng)場(chǎng)大部，蔣巷鎮(zhèn)、涇口鄉(xiāng)東北部，八一鄉(xiāng)與向塘鎮(zhèn)接壤處以及黃馬鄉(xiāng)西南部，這些區(qū)域自然條件較差，地勢(shì)低洼不平，洼地、崗地、低丘、平原等交錯(cuò)分布，土層較薄，巖石露頭度相對(duì)較大，土壤質(zhì)地以砂質(zhì)土為主，蓄水力弱，養(yǎng)分含量少，保肥力較差，排灌條件較差，耕地自然質(zhì)量相對(duì)較低。HL型和LH型零星分布在南新鄉(xiāng)、昌東鎮(zhèn)、麻丘鎮(zhèn)、塔城鄉(xiāng)等鄉(xiāng)鎮(zhèn)。

國(guó)家利用等指數(shù)HH型以團(tuán)狀形式聚集在三江鎮(zhèn)大部、廣福鎮(zhèn)東部、塘南鎮(zhèn)南部、涇口鄉(xiāng)西南部及武陽(yáng)鎮(zhèn)與塔城鄉(xiāng)接壤處(圖4)，通過(guò)與交通、水系及農(nóng)村居民點(diǎn)等疊加分析可知，這些區(qū)域耕地位于撫河支流或贛江支流兩側(cè)的沖積平原處，土壤肥沃，灌溉水源充足，排水通暢，交通便利，農(nóng)村居民點(diǎn)分布密度較大，農(nóng)戶(hù)耕作距離較短，便于耕作和管理，土地利用條件優(yōu)越；LL型零星分布在南新鄉(xiāng)、武陽(yáng)鎮(zhèn)、塔城鄉(xiāng)、黃馬鄉(xiāng)及八一鄉(xiāng)與向塘鎮(zhèn)交界處；HL型和LH型零星分布在黃馬鄉(xiāng)、塔城鄉(xiāng)、南新鄉(xiāng)以及岡上鎮(zhèn)、八一鄉(xiāng)與向塘鎮(zhèn)三者交界處。

國(guó)家經(jīng)濟(jì)等指數(shù)在空間分布上相對(duì)集中且大致與國(guó)家利用等指數(shù)分布吻合(圖4)。HH型主要分布于向塘鎮(zhèn)東部-武陽(yáng)鎮(zhèn)組團(tuán)、麻丘鎮(zhèn)-塘南鎮(zhèn)組團(tuán)、三江鎮(zhèn)-廣福鎮(zhèn)組團(tuán)等區(qū)域，這些區(qū)域大部分位于贛江或撫河沖積平原地區(qū)，地勢(shì)平坦，耕地自然質(zhì)量和利用水平較高，經(jīng)濟(jì)發(fā)展條件較優(yōu)，耕地投入產(chǎn)出效益較好。HL型和LH型分布與國(guó)家利用等指數(shù)較為一致。LL型以組團(tuán)狀聚集分布在黃馬鄉(xiāng)、岡上鎮(zhèn)、廣福鎮(zhèn)、富山鄉(xiāng)和塔城鄉(xiāng)等鄉(xiāng)鎮(zhèn)，這些區(qū)域的耕地位于贛江和清豐山河兩側(cè)及撫河支流交匯處的沖積平原，耕地坡度較大，耕地自然質(zhì)量和利用水平一般，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與交通條件相對(duì)較差，農(nóng)村居民點(diǎn)分布較密集，建設(shè)用地占用耕地和耕地非農(nóng)化現(xiàn)象較普遍，不利于耕作經(jīng)濟(jì)效益的積累，導(dǎo)致國(guó)家經(jīng)濟(jì)等指數(shù)相對(duì)較低。

2.2.3 基于局部空間自相關(guān)的耕地質(zhì)量監(jiān)測(cè)分區(qū)

綜合考慮耕地自然質(zhì)量、利用水平和產(chǎn)出效益等方面的限制，根據(jù)南昌縣耕地資源的本底分布情況，將耕地中的NN型和HH型耕地劃分為常規(guī)監(jiān)測(cè)區(qū)，主要分布在黃馬鄉(xiāng)西南部，廣福鎮(zhèn)、向塘鎮(zhèn)、武陽(yáng)鎮(zhèn)大部，八一鄉(xiāng)北部，岡上鎮(zhèn)東部，幽蘭鎮(zhèn)與塘南鎮(zhèn)南部，涇口鄉(xiāng)東部與南部等地區(qū)；將耕地中的LL型耕地劃分為綜合監(jiān)測(cè)區(qū)，主要分布在黃馬鄉(xiāng)西南部、廣福鎮(zhèn)南部、富山鄉(xiāng)與向塘鎮(zhèn)東部、涇口鄉(xiāng)北部、塘南鎮(zhèn)、蔣巷鎮(zhèn)南新鄉(xiāng)、五星墾殖場(chǎng)大部等地區(qū)；將耕地中的HL型和LH型耕地劃分為重點(diǎn)監(jiān)測(cè)區(qū)，零星分布在黃馬鄉(xiāng)、廣福鎮(zhèn)、岡上鎮(zhèn)、涇口鄉(xiāng)、麻丘鎮(zhèn)、塘南鎮(zhèn)及蔣巷鎮(zhèn)等區(qū)域。

在常規(guī)監(jiān)測(cè)區(qū)內(nèi)，優(yōu)質(zhì)耕地高度集聚或制約因素離散特征不明顯，耕地質(zhì)量較為均勻，應(yīng)維持現(xiàn)有的耕地質(zhì)量水平，積極推行秸稈還田、增施有機(jī)肥、少耕免耕、糧豆輪作等措施，禁止非農(nóng)建設(shè)和非法占用耕地，繼續(xù)加強(qiáng)耕地保護(hù)。綜合監(jiān)測(cè)區(qū)內(nèi)因?yàn)樽匀?、利用和?jīng)濟(jì)條件總體較差，是進(jìn)行非農(nóng)化建設(shè)較為理想的區(qū)域，若作農(nóng)田利用，應(yīng)綜合采用各種改良手段，因地制宜實(shí)行免耕少耕、深松淺翻、深施肥料和糧豆輪作套作等耕地保護(hù)和改良措施，整體實(shí)施綜合性的土地整治措施和耕地質(zhì)量監(jiān)測(cè)。在重點(diǎn)監(jiān)測(cè)區(qū)內(nèi)，高質(zhì)量耕地易被低質(zhì)量耕地同化，應(yīng)強(qiáng)化高質(zhì)量耕地的保護(hù)與提升，用地和養(yǎng)地相結(jié)合，提升土壤養(yǎng)分，改善耕層條件，改良農(nóng)業(yè)耕作環(huán)境，如實(shí)施秸稈還田，推廣測(cè)土配方施肥，完善農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施，合理調(diào)整農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)等，重點(diǎn)改良質(zhì)量較低的耕地，避免低質(zhì)量耕地向高質(zhì)量耕地?cái)U(kuò)散，發(fā)揮高質(zhì)量耕地的輻射擴(kuò)散效應(yīng)，以期實(shí)現(xiàn)向HH型的轉(zhuǎn)變，穩(wěn)定提升耕地綜合質(zhì)量。

3 結(jié)論與討論

本研究以2015年南昌縣耕地質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，以縣級(jí)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)耕地圖斑為空間單元，運(yùn)用加權(quán)平均法、集中度指數(shù)、分形維數(shù)和空間自相關(guān)等多維研究方法對(duì)耕地質(zhì)量進(jìn)行空間分析，從中、微觀層面對(duì)耕地質(zhì)量自然等指數(shù)、經(jīng)濟(jì)等指數(shù)和利用等指數(shù)進(jìn)行全局和局部空間自相關(guān)分析，主要結(jié)論如下。

(1)2015年南昌縣耕地質(zhì)量3類(lèi)指數(shù)的Moran’sI值表現(xiàn)為國(guó)家自然等指數(shù)>國(guó)家經(jīng)濟(jì)等指數(shù)>國(guó)家利用等指數(shù)，且均大于0.2，說(shuō)明南昌縣耕地質(zhì)量在空間上呈正相關(guān)聚集的態(tài)勢(shì)。在空間上，高質(zhì)量區(qū)域集中在縣域的西南部、中部和北部近贛江和撫河平原地區(qū)，在縣域西南部，耕地自然質(zhì)量、利用質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)質(zhì)量均達(dá)到了較高水平。

(2)隨著空間尺度變化，耕地質(zhì)量指數(shù)具有不同的空間關(guān)聯(lián)度。在同一尺度，從耕地質(zhì)量等指數(shù)全局Moran’sI值的大小來(lái)看，耕地的國(guó)家自然等指數(shù)>國(guó)家經(jīng)濟(jì)等指數(shù)>國(guó)家利用等指數(shù)?？臻g尺度越大，耕地質(zhì)量指數(shù)越聚集，空間尺度越小，耕地質(zhì)量的空間自相關(guān)特性也隨之降低。通過(guò)對(duì)縣級(jí)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)尺度耕地質(zhì)量3類(lèi)指數(shù)的全局Moran’sI值分析，兩者在數(shù)值上存在較大差距，國(guó)家自然等指數(shù)的全局Moran’sI值受空間尺度的影響最大，縣級(jí)與鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)水平全局Moran’sI值變幅達(dá)到0.1，國(guó)家經(jīng)濟(jì)等指數(shù)其次，達(dá)0.09，國(guó)家利用等指數(shù)受影響最小，變幅僅0.06。總體來(lái)看，縣級(jí)耕地質(zhì)量整體空間自相關(guān)水平都要高于鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)平均水平，從鄉(xiāng)鎮(zhèn)層面看，大部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)的全局Moran’sI值低于縣級(jí)整體水平和鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)平均水平。

(3)局部空間自相關(guān)分析結(jié)果表明，耕地質(zhì)量HH型以組團(tuán)形式聚集分布，LL型多以條帶狀聚集分布，而HL型和LH型則以零星狀分散在縣域各個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)。綜合考慮南昌縣耕地的自然質(zhì)量、利用水平和經(jīng)濟(jì)效益，參照耕地質(zhì)量3類(lèi)指數(shù)中的局部空間自相關(guān)類(lèi)型，將耕地質(zhì)量劃分為常規(guī)監(jiān)測(cè)區(qū)、綜合監(jiān)測(cè)區(qū)和重點(diǎn)監(jiān)測(cè)區(qū)。

本研究基于空間自相關(guān)分析劃分的耕地質(zhì)量監(jiān)測(cè)分區(qū)與縣域耕地質(zhì)量空間分布格局、主導(dǎo)限制型因素、耕地質(zhì)量漸變類(lèi)型區(qū)較為吻合，說(shuō)明基于耕地質(zhì)量指數(shù)的局部空間自相關(guān)類(lèi)型可作為耕地質(zhì)量監(jiān)測(cè)類(lèi)型區(qū)、耕地利用與保護(hù)分區(qū)劃分的依據(jù)，在現(xiàn)實(shí)操作中是切實(shí)可行的，為耕地質(zhì)量主導(dǎo)限制型譜序、監(jiān)測(cè)分區(qū)、耕地利用與保護(hù)分區(qū)以及空間優(yōu)化布局提供了新的方法，為耕地質(zhì)量差異化、精細(xì)化監(jiān)測(cè)提供了新思路。

耕地質(zhì)量的變化是一個(gè)長(zhǎng)期和動(dòng)態(tài)變化的漸變過(guò)程，而本研究的監(jiān)測(cè)時(shí)段相對(duì)較短，較短時(shí)間內(nèi)耕地質(zhì)量空間變化研究的準(zhǔn)確度仍有待進(jìn)一步探索，這也是當(dāng)前耕地質(zhì)量監(jiān)測(cè)的難點(diǎn)之一。隨著氣候變化、生產(chǎn)水平和技術(shù)改進(jìn)，原有的農(nóng)用地指定作物的分等參數(shù)體系(光溫生產(chǎn)潛力、產(chǎn)量比系數(shù)、土地利用系數(shù)和土地經(jīng)濟(jì)系數(shù)等)也發(fā)生了變化，國(guó)家自然等指數(shù)、利用等指數(shù)和經(jīng)濟(jì)等指數(shù)須相應(yīng)調(diào)整，而在實(shí)際監(jiān)測(cè)中仍沿用上一輪農(nóng)用地分等的監(jiān)測(cè)體系，影響了耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果的合理性。另外，目前的耕地質(zhì)量監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)未考慮重金屬、微量元素和土壤污染對(duì)耕地質(zhì)量空間變化的影響，這也是接下來(lái)需要進(jìn)一步探討的內(nèi)容。

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(責(zé)任編輯 高 峻)

Spatial distribution features of cultivated land quality based on spatial autocorrelation: A case study of Nanchang County， Jiangxi Province

ZHANG Han1，2，3， ZHAO Xiaomin1，3，4，*，KUANG Lihua4， GUO Xi1，2，3， LI Weifeng1，2， OUYANG Zhencheng1，2， HUANG Cong1，2， WANG Xiaoyan1，2， YE Yingcong1，2

(1.KeyLaboratoryofPoyangLakeBasinAgriculturalResourcesandEcologyofJiangxiProvince，JiangxiAgriculturalUniversity/SouthernRegionalCollaborativeInnovationCenterforGrainandOilCropsinChina，Nanchang330045，China; 2.SchoolofEnvironmentalandLandResourceManagement，JiangxiAgriculturalUniversity，Nanchang330045，China; 3.InstituteofLandScience，JiangxiAgriculturalUniversity，Nanchang330045，China; 4.CollegeofPublicAdministration，NanjingAgriculturalUniversity，Nanjing210095，China)

In order to understand and analyze the spatial characteristics of cultivated land quality， and to improve the quality of cultivated land construction and the new pattern of cultivated land protection， weighted average method， the index of concentration， fractal dimension and spatial autocorrelation analysis were adopted in the present study， and Nanchang County was selected as the study area to explore the differences of spatial characteristics of cultivated land quality from county and township-level scales by introducing the land natural grade index， use grade index and economical grade index as space variables and taking map spot of cultivated land as unit of spatial autocorrelation analysis. It was shown that the cultivated land quality index was high in southwest and low in northeast in Nanchang County. The Moran’sIvalue decreased as land natural grade index>economical grade index>use grade index. Different types of cultivated land quality index had different spatial correlation under different spatial scales， and the influence spatial scales on land index decreased as land natural index>economical grade index>use grade index. The positive spatial autocorrelation of cultivated land which contained the High-High type and the Low-Low type emerged as the shape of cluster and had a powerful agglomeration in the form of group， while the negative spatial autocorrelation which included the High-Low type and Low-High type was fragmentary in distribution. Considering the spatial autocorrelation type of cultivated land quality in Nanchang County， the cultivated land was divided into 3 monitoring division， i.e. regular monitoring region， comprehensive monitoring region and key monitoring region. These findings would provide references for the monitoring of regional cultivated land quality， the determination of dominant limiting type order， protection of cultivated land and management of partition， quality improvement and optimization of the spatial allocation of land.

cultivated land quality; spatial distribution; spatial autocorrelation; monitoring division; Nanchang County

10.3969/j.issn.1004-1524.2017.08.19

2017-02-27

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41361049)；江西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(20122BAB204012)

張晗(1992—)，男，江西永豐人，碩士研究生，主要從事土地遙感與信息、土地利用規(guī)劃和耕地質(zhì)量監(jiān)測(cè)等研究。 E-mail: zhanghan0307@163.com

*通信作者，趙小敏，E-mail: zhaoxm889@126.com

F301.21

A

1004-1524(2017)08-1365-10

張晗，趙小敏，匡麗花，等. 基于空間自相關(guān)的耕地質(zhì)量空間分布特征研究——以江西省南昌縣為例[J]. 浙江農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2017，29(8)： 1365-1374.